論文の概要: MDP Geometry, Normalization and Value Free Solvers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06712v1
- Date: Tue, 9 Jul 2024 09:39:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-07-10 18:36:32.222801
- Title: MDP Geometry, Normalization and Value Free Solvers
- Title(参考訳): MDP幾何学・正規化・値自由解法
- Authors: Arsenii Mustafin, Aleksei Pakharev, Alex Olshevsky, Ioannis Ch. Paschalidis,
- Abstract要約: 本稿では,主MDPアルゴリズムの力学解析に有用なMDPの幾何学的解釈を提案する。
我々は,MDPを不明瞭なアルゴリズム力学を持つ同値クラスに分割できることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.627546283580166
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Markov Decision Process (MDP) is a common mathematical model for sequential decision-making problems. In this paper, we present a new geometric interpretation of MDP, which is useful for analyzing the dynamics of main MDP algorithms. Based on this interpretation, we demonstrate that MDPs can be split into equivalence classes with indistinguishable algorithm dynamics. The related normalization procedure allows for the design of a new class of MDP-solving algorithms that find optimal policies without computing policy values.
- Abstract(参考訳): マルコフ決定過程(英: Markov Decision Process、MDP)は、連続的な意思決定問題に対する一般的な数学的モデルである。
本稿では,主MDPアルゴリズムの力学解析に有用なMDPの幾何学的解釈を提案する。
この解釈に基づいて、MDPは、区別不能なアルゴリズム力学を持つ同値クラスに分割できることを実証する。
関連する正規化手順は、ポリシー値を計算せずに最適なポリシーを求める新しいタイプのMDP解決アルゴリズムの設計を可能にする。
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